TAILIEUCHUNG - Phân lớp học sinh và phân loại cán bộ sử dụng các thuật toán trong học máy

Bài viết tiến hành phân tích, xử lý dữ liệu, chọn lựa thuật toán ID3, , Bayes ứng dụng phân lớp học viên của Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học, phân loại cán bộ Trường Cao đẳng Nghề Điện Biên và thử nghiệm trên phần mềm Weka. Bộ tiêu chí đánh giá chất lượng phân lớp cho cán bộ trường, cho việc phân chia được thử nghiệm, đánh giá. | ISSN 2354-0575 PHÂN LỚP HỌC SINH VÀ PHÂN LOẠI CÁN BỘ SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN TRONG HỌC MÁY Nguyễn Quang Hoan1 Lê Thị Tuyết Mây2 Nguyễn Mạnh Tuân3 Nguyễn Ngọc Ánh4 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Trường Cao đẳng Nghề Điện Biên 3 Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học tỉnh Điện Biên 4 Trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật Điện Biên Ngày tòa soạn nhận được bài báo 17 09 2017 Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa 10 11 2017 Ngày bài báo được chấp nhận đăng 25 11 2017 Tóm tắt Bài báo tiến hành phân tích xử lý dữ liệu chọn lựa thuật toán ID3 Bayes ứng dụng phân lớp học viên của Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học phân loại cán bộ Trường Cao đẳng Nghề Điện Biên và thử nghiệm trên phần mềm Weka. Bộ tiêu chí đánh giá chất lượng phân lớp cho cán bộ trường cho việc phân chia được thử nghiệm đánh giá. Từ khóa Thuật toán ID3 thuật toán Bayes Độ lợi thông tin. 1. Giới thiệu trong tập huấn luyện hay chưa gặp trong tương lai. Có nhiều thuật toán phân lớp như Cây Bắt đầu với nút gốc quyết định Thuật toán Quinlan ID3 Độ lộn xộn Bước 1 Chọn thuộc tính quyết định tốt K-NN K-Nearest Neighbor Bayes nhất cho nút gốc gán nó cho A. Mạng nơron Hệ mờ Mỗi thuật toán có ưu điểm Bước 2 Với mỗi giá trị của A tạo nhánh hạn chế độ phức tạp đối tượng ứng dụng khác nhau 10 . Cây quyết định Đơn giản nhanh hiệu quả và Bước 3 Lặp lại Bước 1 và 2 cho nhánh được ứng dụng thành công trong hầu hết các lĩnh Bước 4 Nếu các mẫu huấn luyện trong vực về phân tích dữ liệu phân loại văn bản 2 nhánh được phân loại đồng nhất DỪNG được nút 9 Thuật toán Bayes cho kết quả tốt trong thực lá. Ngược lại lặp từ 1 cho đến 4. tế mặc dù chịu những giả thiết về tính độc lập xác - Công thức làm tiêu chí quyết định suất của các thuộc tính và được ứng dụng trong các Entropy của một tập S có 2 phân lớp bài toán dự đoán phân loại văn bản Spam 5 8 . Trong bài báo này chúng tôi sử dụng thuật toán Entropy S - P log2P - P- log2P- và Bayes để chia lớp cho học viên của Trung Entropy của tập S có c phân lớp tâm Ngoại ngữ

• Kỹ thuật lập trình
• Thuật toán ID3
• Thuật toán Bayes
• Độ lợi thông tin
• Các thuật toán trong học máy
• Phân lớp học sinh
• Bài giảng Cây quyết định
• Bài giảng Cây quyết định học quy nạp
• Biểu diễn tri thức bằng luật
• Cây quyết định ID3
• Học quy nạp ILA
• mô phỏng thuật toán ID3
• xây dựng module
• luận văn
• thiết kế hệ thống
• lập trình hệ thống
• ứng dụng công nghệ thông tin
• Thực tập viết niên luận
• Tìm hiểu thuật toán ID3
• Xây dựng cây quyết định
• Phần mềm WEKA
• Phân lớp dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật cây quyết định
• Khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Thuật toán ID3 xây dựng cây quyết định
• Cây hồi quy
• Phân loại chất lượng học sinh
• Ứng dụng hệ trợ giúp
• Hệ trợ giúp
• Tiếp thị trực tuyến
• Kho dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Luận văn khoa học máy tính
• Dự báo kết quả
• Luận văn công nghệ thông tin
• Đền bù giải tỏa
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Cây quyết định
• Giải thuật đâm chồi
• Xây dựng tập luật từ cây quyết định
• Phương pháp phát hiện biên
• chẩn đoán tổn thương xuất hiện
• ảnh CT não
• biểu diễn đường biên
• Mô hình cây quyết định
• Mũi nhân tạo
• Cảm biến khí
• Nhận dạng bia
• Mạch vi xử lý
• Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo
• Hệ thống thông minh nhân tạo
• Máy học
• Phương pháp Naïve Bayes
• Phương pháp ID3
• Phương pháp ILA
• Thuật toán máy học